以下是一些流行的用于构建、训练和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）模型的编程软件：

用于AI和ML的流行编程语言：

1、Python：Python是最广泛用于AI和ML的编程语言。它的简洁性、灵活性和大量的库使其成为开发人员的首选。
2、R：R是一种专门为统计计算和图形设计的语言，在数据分析和ML中广泛使用。
3、Julia：Julia是一种高性能语言，正在AI和ML领域流行起来，以其易用性和高性能而闻名。

AI和ML的集成开发环境（IDEs）：

1、PyCharm：一种流行的Python IDE，提供代码补全、调试和项目管理等功能。
2、Visual Studio Code（VS Code）：一种轻量级、开源的代码编辑器，支持多种编程语言，包括Python、R和Julia。
3、Jupyter Notebook：一种基于Web的交互式计算环境，非常适合数据科学和ML工作。
4、Spyder：一种开源的Python IDE，提供代码补全、调试和项目管理等功能。

用于AI和ML的框架和库：

1、TensorFlow：谷歌开发的开源ML框架。
2、PyTorch：Facebook开发的开源ML框架，以其动态计算图和易用性而闻名。
3、Scikitlearn：Python中广泛使用的机器学习库，提供分类、回归、聚类等算法。
4、Keras：运行在TensorFlow或Theano之上的高级神经网络API。
5、OpenCV：用于计算机视觉和图像处理的流行库。

用于AI和ML的专业软件：

1、MATLAB：一种用于数值计算、数据分析和可视化的高级编程语言和环境。
2、Google Cloud AI Platform：一种用于构建、部署和管理ML模型的云端平台。
3、Amazon SageMaker：一种基于云的平台，用于构建、训练和部署ML模型。
4、Microsoft Azure Machine Learning：一种用于构建、训练和部署ML模型的云端平台。

其他工具：

1、Anaconda：一种用于数据科学和ML的流行发行版，包括许多有用的库和工具。
2、GitHub：一个用于版本控制和协作的Web平台，广泛用于AI和ML项目。

这些只是众多可用于AI和ML开发的编程软件和工具中的几个例子。所选择的具体软件通常取决于项目的需求、开发人员的偏好和目标应用程序。